| 연구목표 |
● 기댓값 또는 위험측도에 대한 시스템 최적화 문제는 오랜 기간 동안 산업공학 및 경영과학 분야에서 다루어져 왔다. 또한 지난 십여 년 동안 분포의 불확실성을 고려한 확률최적화 문제들도 강건최적화라는 이름으로 각광을 받아 왔다. 그러나 시스템의 확장성과 대량의 데이터를 고려한 문제들이 새롭게 등장하고 있으며, 이들은 새로운 도전을 제공한다.● 이와 별도로,... |
| 연구내용 |
1차년도: 데이터 환경에 따른 측도 정량화 기법 개발 ● 확률적 시스템의 성능측도함수치 등을 추정하고 그 신뢰구간을 구하는 것은 매우 중요한 일이다. 시스템에 영향일 미치는 확률변수는 다양하게 존재할 수 있는데 각 성분의 주변분포를 추정하는 것은 많은 연구가 이루어져 왔으나, 결합분포를 정확하게 추정하는 것은 매우 어렵다. 다량의 데이터가 존재할 때 결헙분... |
| 기대효과 |
● 제안서에서 이야기하고 있는 핵심 의사결정 문제와 관련된 측정, M&S, 시나리오 생성 등의 문제는 산업공학 및 경영과학 분야에서 중요한 문제들을 포괄한다. 특히 데이터 환경의 변화에 따른 새로운 일련의 방법론의 개발은 기존의 산발적인 연구에 비하여 보다 체계적인 이론을 정립하는데 공헌할 것으로 기대한다. ● 그러한 일반성으로 말미암아 다양한 문제들에 적... |
| 키워드 |
경험적 코퓰라,극치분포,앙상블 모델링,메타모델링,확률최적화 ,모델 불확정성,위험측도,시나리오 생성 |